3 美聯儲退出量化寬松政策對新興、發達經濟體影響的實證檢驗

3.1 PVAR模型設定

面板VAR模型的設定如下：

其中i代表國家，t代表年份，y_it是一個包含7個變量（GDP_it、export_it、CPI_it、exchange_it、stock_it、USQE_t、FFR_t）的向量。由于本文將樣本國家分為新興經濟體和發達經濟體兩類，因此進行A、B兩組面板VAR模型估計。在使用面板VAR模型時，通過引入反映個體異質性的變量α_i來克服假設對參數的限制。同時引入變量γ_i，t來反映個體時點效應，用來體現在同一時點的不同截面上可能受到的沖擊。假設殘差u_i，t是服從正態分布的隨機擾動項。

一般來說，對面板數據進行估計時需要消除樣本中的固定效應，但VAR的模型結構中自變量與固定效應相關，通常的均值差分法可能引起偏誤，因此本文采用向前均值差分，即Helmert過程（Arellano and Bover，1995）。這一方法能夠消除每個個體向前的均值，即每一時期未來觀測值的均值，以此保證滯后變量與誤差項無關，和轉換后的變量呈正交關系。PVAR模型綜合了VAR模型同面板分析的優勢，既能夠控制不可觀測的個體異質性（包括個體效應和時間效應），也可以分析各經濟變量對沖擊的動態反應，從而能夠較好地刻畫美聯儲退出量化寬松政策溢出效應的傳導機制。

3.2 實證檢驗

3.2.1 單位根檢驗

在進行模型估計之前，首先要對數據進行平穩性檢驗，本文對面板數據GDP_it、export_it、CPI_it、exchange_it、stock_it進行LLC同質單位根檢驗，對時間序列USQE_t、FFR_t進行ADF單位根檢驗。從表1中發現，除了新興經濟體的GDP_it、export_it和發達經濟體的exchange_it變量外，其余變量均通過單位根檢驗，對未通過檢驗的三個變量進行一階差分處理后平穩。

表1 單位根檢驗

3.2.2 Johansen協整檢驗

隨后，本文分別對新興經濟體和發達經濟體數據進行Johansen面板協整檢驗，結果顯示美聯儲退出量化寬松政策與新興經濟體、發達經濟體宏觀經濟變量存在協整關系，可以進行PVAR模型參數估計。[3]

3.2.3 格蘭杰因果關系檢驗

隨后從表2可以得出，USQE_t和FFR_t是新興經濟體和發達經濟體GDP_it、export_it、CPI_it、stock_it等宏觀經濟變量變化的格蘭杰原因。不過格蘭杰因果關系只能表示變量間統計意義上的先后順序，而無法確定經濟意義上的因果關系，不能作為直接肯定或否定變量間因果關系的依據，需要進一步使用PVAR模型進行實證估計。

表2 美聯儲退出量化寬松政策與新興、發達經濟體經濟變量間的格蘭杰因果關系檢驗

3.2.4 滯后階數檢驗

最后，本文通過AIC和BIC準則選取模型的滯后階數。如表3所示，本文選取AIC與BIC值最小的模型為相對最優模型，模型滯后階數取3。

表3 PVAR模型滯后階數檢驗